## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 79
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Program Bantuan Langsung Tunai Pasca Covid-19 Pada Desa Lais
Rama Andriya Saputra 1 , Widya Cholil* 2
1,2 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia
Email:ramaandreya@gmail.com 1 , widya@binadarma.ac.id 2

## Abstract
The village Fund Diret Cah Assistance (BLT-DD) is a from of financial assistance to poor families in the village sourced from the village found so that it is expected to reduce the  impact COVID-19  pandemic.  The  village   found  BLT  in Lais  village  itself  does  not escape several obstacles, such as the lack of community evaluation to so that delivery of the village found BLT is not on target which usually does not refer to the criteria for poor families. So the problem faced  is how to determine the recipients of the village fund BLT so that is more targeted and accepted by the people who need it more. The criteria  used  as  a  reference  in  making  decisions.  This  SAW  calculation  will  later  be implemented into a web using MySQL.
Keyword: Decision support system, direct cash assistance, SAW method

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Corona Virus Disease (COVID-19) yang ditemukan pada tahun 2019 merupakan sebuah varian virus baru yang akan mempengaruhi semua orang, negara  dan  bangsa.  Dengan  munculnya  Covid-19  akan  berdampak  pada masyarakat, terutama masyarakat miskin dan kurang mampu. Oleh karena itu, terdapat  berbagai  rencana  program  kebijakan  pemerintah  untuk  mengatasi perekonomian serta penanggulangan kemiskinan.
Salah  satu upaya pemerintah  dalam mengatasi dampak dari pandemi Covid- 19  ini  berbentuk  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa(BLT-DD)  pada  tahun 2020 yang sumber anggarannya berasal dari APBN dan kemudian dikucurkan melalui Dana Desa dan diperuntukan bagi masyarakat yang terdampak covid- 19  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  yakni  masyarakat  yang kehilangan pekerjaan akibat pandemi.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
80 | Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive .....
Namun dalam implementasi pada tahap desa seringkali belum sesuai dengan harapan pemerintah pusat. Ini dikarenakan pembagian BLT Dana Desa masih sering menimbulkan persoalan kesalahpahaman tentang menafsirkan regulasi BLT  Dana  Desa  dengan  kriteria-kriteria  calon  penerima  sehingga memunculkan konflik serta kecemburuan sosial pada masyarakat.
Pada tahap pendataan calon penerima blt dana desa dilakukan oleh relawan gugus tugas covid-19  yang ditunjuk oleh kepala desa dan kemudian dilakukan musyawarah  untuk  menetapkan  dan  memilih  nama-nama  kepala  keluarga penerima blt dana desa yang mana masih belum efektif dan efisien  sehingga dapat  menyebabkan  kesalahan  dalam  menginput  data  calon  penerima, dengan  dibuatnya  sistem  berbasis  web  ini  nantinya  dapat  memilih  calon penerima  blt  dana  desa  secara  lebih  effektif  dan  efisien  yang  mana  dapat mempermudah  dalam  pemilihan  nama  nama  kepala  keluarga  penerima  blt dana desa.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  peneliti  menggunakan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  mengambil  sebuah  keputusan dalam situasi terstruktur  maupun semi terstruktur. Sehingga pihak desa bisa dapat  menentukan  keluarga  yang  layak  dan  tidak  layak  untuk  menerima  blt dana  desa,  penelitian  ini  menggunakan  metode Simple  additive  weighting (SAW).

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  penulis  menggunakan  metode  SAW  pada perhitungan  untuk  mendapatkan  perangkingan  pada  data  menentukan  Clon penerima  blt  dana  desa  pada  desa  lais.  Dan  diimplementasikan  pada  web menggunakan MySQL . Berikut merupakan langkah penyelesaian
menggunakan metode SAW:
1. Menginput atau memasukkan kriteria nilai yang menjadi acuan dalam mengambil keputusan.
2. Memasukkan bobot atau preferensi setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan sesuai kriteria.
4. Melakukan normalisasi pada matriks.
5. Menentukan  reting  kecocokan  (bobot)  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
6. Diperoleh  hasil  akhir  dengan  melakukan  proses  perankingan  pada setiap  alternatif  ,  sehingga  didapatkan  nilai  terbesar  yang  dipilih menjadi alternatif terbaik sebagai solusi.
Adapun persamaannya adalah sebagai berikut:
(1)
Keterangan setiap kriteria:
R 𝑖𝑗 : nilai rating kinerja ternormalisasi. X 𝑖𝑗 : nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Max X 𝑖𝑗 : nilai terbesar dari setiap kriteria.
Min X 𝑖𝑗 : nilai terkecil dari setiap kriteria. Benefit :jika nilai terbesar adalah terbaik.
Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik.
Adapun nilai referensi setiap alternatif (v) adalah sebagai berikut:
(2)
Keterangan:
V i : rangking pada setiap alternatif.
W j : nilai bobot pada setiap alternatif.
rij : nilai rating kinerja yang ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar menandakan alternatif Ai lebih terpilih
3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Perhitungan
1. Kriteria
Tahap  awal  dari  menyelesaikan  studi  kasus  ini  adalah  dengan  cara menganalisa  kriteria  sebagai  proses  dasar    dilakukannya  seleksi.  Adapun kriteria  yang  digunakan  adalah  Kondisi  Rumah(C1),  Kesehatan  dan Pendidikan(C2), Fasilitas(C3), Penghasilan(C4). Tabungan(C5),
Pengeluaran(C6). Contoh data dari kriteria tersebut adalah :

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Kondisi Rumah 25% C2 Kesehatan dan Pendidikan 15% C3 Fasilitas 20% C4 Penghasilan 15% C5 Tabungan 10% C6 Pengeluaran 15% Tabel 2. Data Rating Kecocokan Nama KK Kriteria keluarga miskin Kondisi Rumah Kesehatan dan Pendidikan Fasilitas Penghasilan Tabungan Pengeluaran ZALPIHERI( 𝑉 1 ) ST S T T R S ALBAH( 𝑉 2 ) T S
T T R T EDISUBANA( 𝑉 3 ) ST S
S T R T ZURYATI( 𝑉 4 ) T R S T R S AJIS( 𝑉 5 ) ST S
S R R S IDAYULIANTI( 𝑉 6 ) T R S T T S DESI ARISANDI( 𝑉 7 ) T SR
S T R S IDRUS( 𝑉 8 ) S R S T T T RASID( 𝑉 9 ) T R S T T R MARYANTO( 𝑉 10 ) T R R T R S

## 2. Pembobotan Kriteria
Dalam  menentukan  pemilihan  calon  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa menggunakan metode SAW, maka ditentukan terlebih dahulu nilai awal setiap  kriteria, pada penilaian  bilangan  fuzzy terdiri dari, Sangat Rendah(SR), Rendah  (R),  Sedang(S),  Tinggi(T),Sangat  Tinggi(ST),  Seperti  pada  gambar berikut.
Gambar 1 Diagram bilangan Fuzzy untuk nilai kriteria

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dari gambar  diatas, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan  ke bilangan crisp. Lebih jelasnya data bilangan fuzzy dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria BOBOT NILAI Sangat tinggi (ST) 4 Tinggi (T) 3 Sedang (S) 2 Rendah (R) 1 Sangat Rendah (SR) 0
Setelah melakukan pembobotan pada data tersebut , maka dapat di lihat kecocokan pada masing-masing alternatif terhadap kriteria yang bisa dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Rating Kecocokan No Nama KK Kriteria keluarga miskin Kondisi Rumah Kesehatan dan Pendidikan Fasilitas Penghasilan Tabungan Pengeluaran 1 ZALPIHERI( 𝑉 1 ) 4 2 3 3 1 2 2 ALBAH( 𝑉 2 ) 3 2 3 3 1 3 3 EDISUBANA( 𝑉 3 ) 4 2 2 3 1 3 4 ZURYATI( 𝑉 4 ) 3 1 2 3 1 2 5 AJIS( 𝑉 5 ) 4 2 2 1 1 2 6 IDAYULIANTI( 𝑉 6 ) 3 1 2 3 3 2 7 DESI ARISANDI( 𝑉 7 ) 3 0 2 3 1 2 8 IDRUS( 𝑉 8 ) 2 1 2 3 3 3 9 RASID( 𝑉 9 ) 3 1 2 3 3 1 10 MARYANTO( 𝑉 10 ) 3 1 1 3 1 2
Berikut merupakan langkah penyelesaian metode SAW :
a. Matriks Keputusan 𝑋

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
b. Normalisasi matriks X dengan rumus 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑥 𝑖𝑗 Normalisasi matriks kriteria alternatif 𝑉 1 ZALPIHERI
𝑟 11 = 4 max⁡(4,3,4,3,4,3,3,2,3,3) = 1 𝑟 12 = 2 max⁡(2,2,2,1,2,1,0,1,1,1) =1 𝑟 13 = 3
max⁡(3,3,2,2,2,2,2,2,2,1) = 1 𝑟 14 = 3 max⁡(3,3,3,3,1,3,3,3,3,3) = 1 𝑟 15 = 1 max⁡(1,1,1,1,1,3,1,3,3,1) = 0,33 𝑟 16 = 2 max⁡(2,3,3,2,2,2,2,3,1,2) = 0,67
Normalisasi matriks kriteria alternatif 𝑉 2 ALBAH 𝑟 21 = 3 max⁡(4,3,4,3,4,3,3,2,3,3) = 0,75
𝑟 22 = 2 max⁡(2,2,2,1,2,1,0,1,1,1) = 1 𝑟 23 = 3 max⁡(3,3,2,2,2,2,2,2,2,1) = 1 𝑟 24 = 3 max⁡(3,3,3,3,1,3,3,3,3,3) = 1 𝑟 25 = 1 max⁡(1,1,1,1,1,3,1,3,3,1) = 0,33 𝑟 26 = 3 max⁡(2,3,3,2,2,2,2,3,1,2) = 1
Normalisasi matriks kriteria alternatif 𝑉 3 EDISUBANA 𝑟 31 = 4
max⁡(4,3,4,3,4,3,3,2,3,3) = 1 𝑟 32 = 2
max⁡(2,2,2,1,2,1,0,1,1,1) = 1 𝑟 33 = 2 max⁡(3,3,2,2,2,2,2,2,2,1) = 0,67 𝑟 34 = 3 max⁡(3,3,3,3,1,3,3,3,3,3) = 1 𝑟 35 = 1
max⁡(1,1,1,1,1,3,1,3,3,1) = 0,33 𝑟 36 = 3 max⁡(2,3,3,2,2,2,2,3,1,2) = 1
Normalisasi matriks kriteria alternatif 𝑉 4 ZURYATI 𝑟 41 = 3 max⁡(4,3,4,3,4,3,3,2,3,3) = 0,75 𝑟 42 = 1
max⁡(2,2,2,1,2,1,0,1,1,1) =0,5 𝑟 43 = 2 max⁡(3,3,2,2,2,2,2,2,2,1) = 0,67 𝑟 44 = 3 max⁡(3,3,3,3,1,3,3,3,3,3) = 1

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
𝑟 45 = 1 max⁡(1,1,1,1,1,3,1,3,3,1) = 0,33 𝑟 46 = 2 max⁡(2,3,3,2,2,2,2,3,1,2) = 0,67
Normalisasi matriks kriteria alternatif 𝑉 5 AJIS 𝑟 51 = 4
max⁡(4,3,4,3,4,3,3,2,3,3) = 1 𝑟 52 = 2 max⁡(2,2,2,1,2,1,0,1,1,1) = 1 𝑟 53 = 2 max⁡(3,3,2,2,2,2,2,2,2,1) = 0,67 𝑟 54 = 1 max⁡(3,3,3,3,1,3,3,3,3,3) = 0,33 𝑟 55 = 1 max⁡(1,1,1,1,1,3,1,3,3,1) = 0.33 𝑟 56 = 2 max⁡(2,3,3,2,2,2,2,3,1,2) = 0.67
Berdasarkan perhitungan di atas,dari hasil normalisasi (rij) membentuk matriks ternormalisasi R :
Selanjutnya melakukan  pengalian  bobot W=  [0,25  0,15  0,20   0,15   0,10 0,15] dengan rumus V= W x R
𝑉 1 = (0,25 x 1) + (0,15 x 1) + (0,20 x 1) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 0,67) = 0,88
𝑉 2 = (0,25 x 0,75) + (0,15 x 1) + (0,20 x 1) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 1) = 0,87 𝑉 3 = (0,25 x 1) + (0,15 x 1) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 1) = 0,87 𝑉 4 = (0,25 x 0,75) + (0,15 x 0,5) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 0,67) = 0,68 𝑉 5 = (0,25 x 1) + (0,15 x 1) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 0,33) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 0,67) =0,72 𝑉 6 = (0,25 x 0.75) + (0,15 x 0,5) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 1) + (0,10 x 1) + (0,15 x 0,67) = 0,75 𝑉 7 = (0,25 x 0,75) + (0,15 x 0) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 0,67) = 0,61 𝑉 8 = (0,25 x 1) + (0,15 x 0,5) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 1) = 0,73 𝑉 9 = (0,25 x 0,75) + (0,15 x 0,5) + (0,20 x 0,67) + (0,15 x 1) + (0,10 x 1) + (0,15 x 0,33) = 0,7
𝑉 10 = (0,25 x 0,75) + (0,15 x 0,5) + (0,20 x 0,33) + (0,15 x 1) + (0,10 x 0,33) + (0,15 x 0,67) = 0,61
Untuk menentukan batas layak dan tidak layak dilakukan dengan cara; 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖⁡(𝑀𝐴𝑋)
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 = 4 6 = 0,66

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Jadi  untuk  nilai    0-0,66  dinyatakan  tidak  layak,  dan  untuk  nilai    0,67-1 dinyatakan layak.  Maka dari hasil perhitungan di atas di dapat untuk nilai yang layak yaknipada variabel :
Tabel 5. Perangkingan Alternatif hasil perhitungan SAW Nama KK Perhitungan SAW Layak / tidak layak ZALPIHERI( 𝑉 1 ) 0,88 Layak ALBAH( 𝑉 2 ) 0,87 Layak EDISUBANA( 𝑉 3 ) 0,68 Layak ZURYATI( 𝑉 4 ) 0,72 Layak AJIS( 𝑉 5 ) 0,75 Layak IDAYULIANTI( 𝑉 6 ) 0,75 Layak DESI ARISANDI( 𝑉 7 ) 0,61 Tidak layak IDRUS( 𝑉 8 ) 0,73 Layak RASID( 𝑉 9 ) 0,7 Layak MARYANTO( 𝑉 10 ) 0,61 Tidak layak
Dari  tabel  5  Maka  di  dapat  ranking  kelayakan  calon  penerima  bantuan langsung  tunai  berdasarkan  nama  kepala  keluarga  yang  memiliki  nilai perhitungan SAW dari rentan nilai 0,67-1 yakni pada alternatif
ZALPIHERI( 𝑉 1 ) dengan nilai = 0,88 ALBAH( 𝑉 2 ) dengan nilai = 0,87 EDISUBANA( 𝑉 3 ) dengan nilai = 0,68 ZURYATI( 𝑉 4 ) dengan nilai = 0,72 AJIS( 𝑉 5 ) dengan nilai = 0,75 IDAYULIANTI( 𝑉 6 ) dengan nilai = 0,75 IDRUS( 𝑉 8 ) dengan nilai = 0,73 RASID( 𝑉 9 ) dengan nilai = 0,7

## 3.2 Implementasi
Berikut  merupakan  pembahasan  dari  hasil  uji  coba  pada  web  dan  tampilan dari  setiap  menu-menu  yang  ada  pada  sistem  pemilihan  calon  penerima  blt dana desa pada desa lais.

## 3.2.1 Tampilan Halaman Utama
Halaman  ini  merupakan  tamoilan  utama  pada  pengguna,  pada  halaman  ini bisa diakses oleh siapa saja termasuk masyrakat, karena bersifat umum. User

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
dapat  melakukan  lihat  menu  dashbord,  nama-nama  KK  yang  menerima  blt, dan menu login yang hanya bisa di akses untuk admin.
Gambar 2. Halaman Utama
3.2.2. Tampilan Halaman Data Penerima Blt
Halaman ini merupakan halaman untuk memberikan informasi data kepala keluarga  penerima  bantuan  langsung  tunai.  Data  ini  didapatkan  secara otomatis pada proses perhitungan data pada admin.

## Gambar 3 Data Penerima Blt
3.2.3. Tampilan Halaman Login Admin
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  berfungsi  untuk  tempat  admin  login dihalaman  admin,  pada  halaman  admin  ini  terdapat  menu  yang  akan mengelolah untuk sistem pemilihan calon penerima bantuan langusung tunai menggunakan metode SAW.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
88 | Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive .....
Gambar 4 Halaman Login Admin
3.2.4. Tampilan Halaman Data
Halaman ini menampilkan halaman data calon penerima bantuan langusng tunai dana desa.
Gambar 5 Halaman Data
3.2.5. Tampilan Tambah Data
Ini  merupakan  halaman  untuk  menambah  data  baru  calon  penerima bantuan langsung tunai dana desa.
Gambar 6 Halaman Tampilan Tambah Data

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 3.2.6. Tampilan Halaman Kriteria Awal
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  menampilkan  kriteria  penerima bantuan langsung tunai.

## Gambar 8 Halaman Kriteria Awal

## 3.2.7. Tampilan Halaman Tambah Kriteria Awal
Halaman  ini  merupkan  tampilan  halaman  untuk  menambah  kriteria  jika suatu  waktu  nanti  terdapat  kriteria  baru  dalam  memilih  calon  penerima bantuan langsung tunai.

## Gambar 9 Halaman Tambah Kriteria Awal

## 3.2.8. Tampilan Halaman Normalisasi
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk  menampilkan  bobot  parameter yang digunakan di perhitungan SAW dalam pemilihan calon penerima BLT.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
90 | Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive .....
Gambar 10. Halaman Bobot Parameter

## 3.2.9. Tampilan Halaman Edit Bobot Parameter
Ini merupakan halaman  untuk mengedit bobot parameter  yang berfungsi untuk mengubah atau mengedit bobot parameter jika ada perubahan yang diperlukan.
Gambar 11 Halaman Edit Bobot Parameter

## 3.2.10. Tampilan Halaman Bobot Kriteria
Halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  pada  bobot  kriteria  calon penerima bantuan langsung tunai.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 12 Halaman Bobot Kriteria

## 3.2.11. Tampilan Halaman Edit Bobot Kriteria
Halaman ini merupakan tampilan halaman untuk mengedit atau  merubah nilai peritem pada bobot kriteria jika nanti perlu diperbarui.

## Gambar 13 Halaman Edit Bobot Kriteria

## 3.2.12. TampilaN Halaman Matriks Keputusan
Halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  perhitungan  pertama  pada metode SAW yakni matriks keputusan.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 14 Halaman Matriks Keputusan
3.2.13. Tampilan Halaman Matriks Normalisasi
Halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  matriks  hasil  normalisasi  pada data dengan metode SAW.

## Gambar 15 Halaman Matriks Normalisasi
3.2.14. Tampilan Halaman Peringkat
Halaman  ini  merupalan  tampilan  halaman  peringkat  penerima  bantuan langsung tunai sesuai dengan perhitungan metode SAW.
Gambar 16 Halaman Peringkat

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
4. KESIMPULAN
Sebagai akhir dari penunulisan skripsi ini, adapun kesimpulan atas tulisan yang telah penulis buat pada bab-bab sebelumnya sebagai berikut.
1. Hasil dari tulisan skripsi ini yaitu menghasilkan rancangan dan sebuah metode  perhitungan  berbasis  web  yang  dibangun  agar  dapat mentukan  calon  penerima  bantuan  lansung  tunai  yang  diguanakan pada kantor kepadala desa Lais.
2. Dengan  adanya  sistem  ini  dapat  mempermudah  menentukan penerima  yang    layak  untuk    bantuan  langsung  tunai  berdasarkan peringkat.
3. Pembuktian  kebenaran  sistem  dibuktikan  dengan  melakukan perhitungan manual metode SAW dalam bab 3. Kemudian hasil yang diperoleh sistem memiliki kesamaan dengan perhitungan manual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aeni  Hidayah,  N.,  &  Fetrina,  E.  (2017).  RANCANG  BANGUN  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KENAIKAN  JABATAN  PEGAWAI  DENGAN METODE  PROFILE  MATCHING  (Studi  Kasus:  Kementerian  Agama  Kantor Wilayah  DKI Jakarta). Studia Informatika: Jurnal Sistem  Informasi , 10 (2),
127 – 134.
[2] Astuti,  R.,  &  Mukaromah,  U.  (2021).  Model  Manajemen  Sistem Pendukung Keputusan Metode Simple Additive Weighting untuk Program Bantuan Langsung Tunai di Desa Luwungbata. Media Informatika , 19 (3),
88 – 97. https://doi.org/10.37595/mediainfo.v19i3.47
[3] Cholil,  W.,  Wahyudi,  Y.,  &  Wardani,  K.  R.  (2013).  ANALISIS  KINERJA KONEKSI  INTERNET  PENDUKUNG  SISTEM  MONITORING  BERBASIS  WEB (CCTV ONLINE). Prosiding SeNAIK , 428-433.
[4] EFAN,  S.,  Widya,  C.,  &  Nia,  O.  (2020). RANCANG  BANGUN  SISTEM INFORMASI  INVENTORY  MENGGUNAKAN  METODE  SDLC  (SYSTEM DEVELOPMENT  LIFE  CYCLE)  PADA  PT.  SATRIA  JAYA  PRIMA (Doctoral dissertation, Universitas Bina Darma).
[5] Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2020).  Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai – BLT Dana Desa. E-Book , 1 – 26.
[6] Novendri,  M.  S.,  Saputra,  A.,  &  Firman,  C.  E.  (2019).  Aplikasi  Inventaris Barang  Pada  MTS  Nurul  Islam  Dumai  Menggunakan  PHP  Dan  MySQL. Lentera Dumai , 10 (2), 46 – 57.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
[7] Puteri,  M.  P.,  &  Effendi,  H.  (2018).  Implementasi  Metode  RAD  Pada Website Se rvice Guide “Tour Waterfall South Sumatera.” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 7 (2), 130. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v7i2.570
[8] Setiya Setiya Nugroho, F. T. W. N. (2016). Penerapan Metode Madm-Saw Dalam Penentuan Produk. Simetris , 7 (1), 163 – 168.
[9] Sukur,    moch  halim.  (2020).  Penanganan  Pelayanan  Kesehatan  Di Masa Pandemi  Covid-19  Dalam  Perspektif  Hukum  Kesehatan. Journal  Inicio
Legis Volume 1 Nomor 1 Oktober 2020 , 1 , 1 – 17.
[10] Suyanto, S., Cholil, W., & Chandra, I. (2014).  PENERAPAN METODE AHP PADA  SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PEMBERIAN KREDIT. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 2 (1), 2-04.